基于視覺的四旋翼飛行器目標(biāo)識別及跟蹤.pdf

1、現(xiàn)代戰(zhàn)爭中，無人機(jī)的用途十分廣泛，其中，情報(bào)的搜索與偵查至關(guān)重要。基于圖像的目標(biāo)自動識別與跟蹤技術(shù)是無人機(jī)視覺導(dǎo)航領(lǐng)域急需解決的重要難題，同時(shí)也是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本文以四旋翼飛行器為實(shí)驗(yàn)平臺，主要探討了其基于視覺的目標(biāo)識別與跟蹤問題，完成了系統(tǒng)設(shè)計(jì)、識別跟蹤算法設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證這一整套流程。
　　針對四旋翼飛行器的結(jié)構(gòu)及飛行方式，設(shè)計(jì)了視覺跟蹤系統(tǒng)的總體方案，介紹了硬件組成，重點(diǎn)分析了其中的視覺模塊，并總結(jié)了視覺跟蹤系統(tǒng)的

2、工作流程。
　　針對目標(biāo)識別采取了圖像匹配的方法，首先對圖像預(yù)處理進(jìn)行了介紹，然后采用SIFT特征提取法，基于其匹配精度還可以提高，提出了一種基于PCA-KD樹改進(jìn)的SIFT特征匹配算法，最后用RANSAC算法對匹配結(jié)果進(jìn)一步提純，在目標(biāo)發(fā)生尺度變化和部分遮擋時(shí)都能很好的匹配，成功實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的自動識別。
　　在目標(biāo)跟蹤的問題上，針對Camshift和粒子濾波這兩種跟蹤算法各自存在的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，提出一種結(jié)合兩者優(yōu)點(diǎn)的跟蹤算法，首

3、先確定跟蹤窗口的初始位置和大小，然后對目標(biāo)物體的顏色特征、邊緣特征和SIFT特征進(jìn)行融合，并且提出了融合策略以及本文跟蹤算法的工作流程，以Camshift來優(yōu)化粒子的傳播，最后通過實(shí)驗(yàn)證明了本文跟蹤算法在目標(biāo)在相似顏色干擾和被遮擋的情況下都效性可行。
　　最后對四旋翼飛行器飛行跟蹤實(shí)驗(yàn)進(jìn)行研究，首先介紹了小孔成像模型，然后制定了飛行器穩(wěn)定跟蹤的方案，提出提前調(diào)整的策略，并介紹了跟蹤狀態(tài)的切換過程，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，系統(tǒng)具有良好的目標(biāo)識